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J-GLOBAL ID:201702219610843620   整理番号:17A1485360

平均シフトセグメンテーションとサポートベクトルマシンを用いた沖積扇状地のオブジェクトベースの描写と分類【Powered by NICT】

Object-based delineation and classification of alluvial fans by application of mean-shift segmentation and support vector machines
著者 (2件):
資料名:
巻: 293  号: PA  ページ: 178-200  発行年: 2017年 
JST資料番号: T0383A  ISSN: 0169-555X  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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地形学の分野では,地形の自動抽出と分類は最も活発な研究分野の一つである。2000年代後半まで,このタスクは主にピクセルベース手法を用いて取り組んできた。これらの方法は,解析のための唯一の基礎構成要素として画素と画素近傍を検討するために,実世界オブジェクトの不規則な境界を説明できなかった。リモートセンシングの分野から出現するオブジェクトベース解析フレームワークは,代替法として提案されて,一般的および特異的な地形学の領域における落下事例研究に適用することに成功した。これに関連して,スケールパラメータまたは帯域幅の先験的選択がセグメンテーション結果に重要である,不適切なパラメータ化では,過度のセグメンテーションまたは不十分なセグメンテーションの結果のいずれかであろう。本研究では,沖積扇状地の描写と分類のための新しい教師つき方法を説明し,北東部,モンゴルアルタイの北西部,モンゴルに位置することをSRTM1~′′DEMシーンを用いてその応用可能性を評価した。手法は,平均シフトセグメンテーションの応用と分類のための1クラスサポートベクトルマシン(SVM)の使用を前提としている。扇状地寸法と形状の点の変動を考慮するために,セグメンテーションは取込まれた形態的パラメータと同様に異なる分割帯域幅の異なる重みづけに繰り返し行った。最終分類層は,各実世界物体に対する,選択SVM分類から導出されたファジィメンバシップ値に従って最も適切なセグメンテーション結果により得られた。著者らの結果は,平均シフトセグメンテーションとSVMベース分類は,特定の地形描写と分類のための効果的な枠組みを提供することを示した。可変帯域幅と地形パラメータ重み付けはクラス内変動を考慮するための,および,常に高いセグメンテーション品質に重要として同定した。われわれの分析はさらに,地形の特異的形態学的側面を定量化する形態計測パラメータを編入することは,正確な分類方式を開発するために不可欠であることを明らかにした。強調複合材料形態を示す沖積扇状地は自動描写のための主要な課題として特定したが,それらは単一分割実行で完全に把握できる。しかし,この欠点は通常それらの空間関係に基づくファンサブ実体の併合と提案した方法を強化することによって克服することができる可能性が高いこと。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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分類 (2件):
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人工知能  ,  パターン認識 

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